摘要：随着社会经济的发展，我国的煤矿行业有了很大进展。现阶段人们生活水平的显著提升，对煤炭资源提出了越来越高的需求，我国煤炭行业在这种时代背景下得到了飞跃发展，在大数据下我国煤炭行业进行了多年的信息化应用，实现了大量管理与生产数据的积累，但是煤炭行业相关工作人员却未能充分利用并深度挖掘这些海量数据。目前煤矿效益下滑并缺乏充足的安全资金投入，加上煤矿资源开发环境复杂，发生了越来越多的煤矿安全事故，因此工作人员必须充分利用好大数据资源，加强煤矿生产的安全性。
关键词：煤矿生产；安全管理；大数据；应用途径
引言
煤矿的生产，加工和销售等各个环节中安全工作都是尤为重要的。做好安全管理工作，是煤矿生产能够长久发展的重要因素。当前，随着时代的发展煤矿的生产和管理遇到了很多挑战和问题，但是对于安全管理这一块的工作还是有缺陷，比如，没有进行合理的数据分析，当然很大一部分原因是没有专业的数据统计工具，才导致数据统计的不完善，从而无法进行分析和改善。本文从此入手，根据大数据对于煤矿安全管理的帮助做了有效分析。
1煤矿安全大数据分析
如同其他领域，大数据分析技术给煤矿安全领域带来了全新的解决方案。按照在其他领域大数据应用方法、经验，通常的思路是通过事故与事故发生相应时间段历史数据进行关联分析，找出事故发生时历史数据或历史数据之间变化的规律性，从而找到事故与数据的关联关系，并通过实时监控事故关联数据预防安全生产事故的发生。虽然历史上也曾发生过大量有记载的煤矿安全生产事故，也有现存与事故相关的海量历史数据（如安全监测监控系统、人员定位系统等），但此方法在煤矿安全领域是无法实现的。因为煤矿历史数据保存时限短（按照有关规定，煤矿安全监测监控系统、人员定位系统等数据只保存2年时间），历史上发生的超过历史数据保存时限的事故找不到对应的数据，而现存的历史数据相应时间段的事故数量又有限，不具备大数据分析规模，也无法形成统计规律。经过大量的深入调研、不断实践，我们找到了适用于煤矿安全领域的大数据分析思路和方法，如图1所示。本研究的技术实现流程主要分为4个部分：①收集大量煤矿事故分析报告、事故案例等与煤矿事故相关的资料，运用文本挖掘方法和Delphi专家调查法识别事故关键要素；②根据事故关键要素，利用Apriori关联算法分析关键要素之间的关联关系，生成关键要素频繁项集；③采集煤矿各信息化系统、自动化控制系统数据，建立与事故关键要素对应的数据指标，并对数据指标监控、预测，从源头上杜绝煤矿安全事故发生的可能性；④在关键要素频繁项集的基础上，采用BP神经网络算法进行建模，通过大数据流计算框架实时预测事故发生的可能性，提出事故预警，有效提升煤矿安全管理水平。
2目前我国煤矿安全管理存在的问题
我国政府部门对煤矿安全管理工作高度重视，制定了许多相关的法律法规，加大监管力度，减少安全事故的发生。目前，我国煤矿的安全事故发生率和人员的死伤率有所下降。但在这其中还是有许多问题有待考虑：①煤矿安全事故的隐患现在主要是靠人力，通过专业人的专业知识和工作经验去推测和估计有可能发生的事故，这种方式在一定程度上会收到各种因素的影响从而影响预测的结果，精准度较低，可靠性和科学性不高。②我国现在主要采取的是模式是“事后管理”主要的原因是我国缺乏有效的事故分析工具，不能做到事前预防，只能在事故发生后，才能进行相对应的事故分析和制定防御措施。这种方式的局限性很大，不利于长期发展。
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3在煤矿安全管理中应用大数据的主要途径
3.1积极转变管理思维，促进技术认知的强化
有研究调查表明我国因为煤矿生产造成的死亡人数实现了明显下降，主要是因为应用了大数据，虽然与发达国家相比还存在较大差距，但是通过大数据这一窗口能够加强煤矿安全管理工作。加上煤矿数据自身具有价值密度低、变化快以及体量大等大数据的特点，所以在煤矿安全管理中应用大数据至关重要，很大程度上能够促进煤矿安全隐患的降低。煤矿生产在时代发展中实现了信息化建设，在长时间不断探索中获得了相应成效，产生了较多数据信息，如环境检测数据、矿图数据、矿山地质数据以及监控数据等，主要分为非结构化与结构化两种，其中结构化数据占据了主导地位，所以管理人员与实际情况相结合进行管理思维的转变，对数据信息进行全面分析。
3.2落实重点管理，做到实时监测
煤矿安全管理是一个系统性的工程，它有很多层面上的内容，面对如此复杂的管理内容，管理人员要善于寻找重点，把握要点，做到高效管理，提升安全管理水平，随着社会的不断发展，煤炭事业的发展也越来越快，对信息化和安全管理水平的要求也越来越高，矿山设备的安全系数对煤矿事业起到了决定性的作用，在以往的管理模式中，一般是设备出了问题后再进行检修，这样会耽误生产的进程，还会出现很多安全隐患，但是大数据的采集在一方面就能很好的减少隐患的产生，能够预测事故的发生，从而制定预案，减少事故的发生，降低设备损失，提高安全性能。
3.3预测数据综合管理展现
预测数据综合管理展现模块可为各业务部门提供标准化的、共享的、安全的数据资源服务，实现中心数据资源对外统一服务，实现数据资源的共享与管理。模块具有数据自定义查询服务，可根据用户需要，从关系型数据库、分布式数据库中查询出匹配的数据，其支持单表查询和多表联查，支持关键字查询、前缀查询、完全匹配查询、模糊查询以及组合查询等。并可根据输入的关键词，基于全文检索引擎对底层数据进行多种搜索，也可通过输入自定义的SQL语句实现对分布式数据库的查询使用，满足特殊应用的需求。同时，该模块也提供事故分析、事故预测分析、舆情趋势分析等分析报告的自动生成和WOＲD、PDF格式导出功能。
3.4做好预防并强化事故分析
现阶段窝火每年有大量工作人员在煤矿事故中身亡，施工单位管理人员必须加强矿难事故的高度重视，并且对事故出现原因进行深入分析，并提出科学合理的事故处理措施，制定出针对性的紧急预案与防范方法。大数据分析能够在此基础上打开了新的分析视角，通过数据信息的全面分析寻找到相关规律，通过对抽采参数及空气参数等数据的收集与分析，在推测过程中形成相应结论。客观上而言，大数据的信息分析方式具有较高的有效性与科学性，应该被推广应用。
结语
综上所述，大数据发展给我国各行业发展带来了便利，对于煤矿事业发展也产生了积极推动作用，加强对数据信息的全面深入分析，能够提升整个安全管理工作的针对性与科学性，所以施工单位必须加强大数据在煤矿管理中的应用，积极转变管理思维，对事故全面化进行分析。文章主要围绕着煤矿数据的基本特征、在煤矿安全管理中应用大数据的主要途径两个方面展开了论述与探讨，目的是为了促进我国煤矿开发工作能够得到安全有效地进行，切实保障施工人员的生命财产安全，满足新时期人们日常生活及生产作业过程中的煤矿资源需求，促进我国煤矿行业得到持续性的长足发展。
参考文献：
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［3］吴高镇，班德晓.基于大数据分析时代的煤矿安全生产信息化建设分析［J］.信息记录材料，2017（9）
论文作者:花博1,林凤娇2
论文发表刊物:《基层建设》2018年第31期
论文发表时间:2018/12/17
标签：数据论文; 煤矿论文; 事故论文; 历史数据论文; 安全管理论文; 发生论文; 大数论文; 《基层建设》2018年第31期论文;